こんにちは。理系就活情報局です。
AIがビジネスや日常生活などあらゆる局面で活用される現代では、機械学習エンジニア（以下MLエンジニア）の需要は高くなっています。
理系就活生の中にもAIエンジニアやMLエンジニアを希望している人も多いでしょう。
しかし、「MLエンジニアは大変なのではないか？」「将来性はあるのか？」と不安に思う人もいるかもしれません。
本記事では、MLエンジニアに関心のある理系就活生に向けて、MLエンジニアの仕事内容や求められるスキル、年収やキャリアパスについて説明します。
大学卒業後、AI業界を希望する理系就活生の方は、ぜひ参考にしてください！
▼あなたに合った企業の情報が届く▼
TECH OFFERで優良オファーを受け取る
機械学習とはAIにパターンを学習させる手法
MLエンジニアが担当する機械学習とは、AI自身が分類や予測ができるように、膨大なデータをAIに与え、パターンを学習させる手法です。
機械学習は大別して3種類の学習法があります。
教師あり学習
AIに質問と回答のデータ（教師データ）を与えて学習させるのが教師あり学習です。
AIは質問と回答を学習してルールやパターンを理解し、入力されたデータに対しても予測ができるようになります。
スパムメールの検出や、金融取引での不正検出などに使われています。
教師なし学習
AIに大量のデータのみを与えます。
AIは、その中から隠れたルールやパターンを見つけ出し、新しいデータにもそのルールやパターンをもとに推測します。
商品のおすすめなどに利用されています。
強化学習
強化学習では教師なし学習同様、AIに正解は与えません。
その代わりに「ゴール」を設定します。
AIの判断が正しければ「報酬」を与えます。
判断と報酬を繰り返すことで、AIにルールやパターンを学習させる手法です。
MLエンジニア（機械学習エンジニア）とは？
MLエンジニアは、機械学習のプロセスを全面的に担う職業です。
主に以下の3つの役割を担います。
- ・データをAIが解析するための最適なアルゴリズムを選択する
アルゴリズムによって必要なデータの形式が変わるため、データを収集する前にアルゴリズムを選択します。
- ・AIが学習するためのデータの収集・作成する
データには「テキストデータ」「数値データ」「動画データ」「画像データ」などさまざまな種類のデジタルデータがあります。
目的に合わせて必要なデータを収集した後に、機械学習に使えるように加工が必要です。
- ・開発する
システムエンジニアと協力して開発を行います。
MLエンジニアは機械学習の部分を受け持ちます。システムエンジニアは主に全体設計に携わります。
AIシステムをどう組み込むのか、データベースをどのように構築するかなどを担当するのがシステムエンジニアです。
MLエンジニアの詳しい仕事内容については次章で説明します。
MLエンジニアとデータサイエンティストとの違い
MLエンジニアと関連の深い職業のひとつがデータサイエンティストです。
データサイエンティストは、事業の中で集積されたデータを収集・分析し、課題解決や組織の意思決定をサポートします。
機械学習に関連した業務では、以下のように役割分担がおこなわれています。
- ・MLエンジニアがアルゴリズムの設計・運用
- ・データサイエンティストはアウトプットされたデータに対して、統計的手法を用いて分析・レポートの作成
MLエンジニアの仕事内容
MLエンジニアの仕事内容は、組織の規模や業務内容によって異なりますが、一般的には以下の3種の仕事を行います。
- ・機械学習におけるアルゴリズムの選択
- ・機械学習を用いたシステムの構築・開発
- ・機械学習を用いたシステムの保守・運用
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
1.機械学習におけるアルゴリズムの選択
アルゴリズムとは、問題を解く手順を数式や操作の組み合わせとして明確に定義したものです。
MLエンジニアは開発に着手する前に、最も効果を上げるアルゴリズムを予測する必要があります。
「教師あり学習」「機械なし学習」「強化学習」のそれぞれに最適なアルゴリズムが複数あります。
MLエンジニアは各アルゴリズムの仕組みや処理の実行を理解し、使い分けながら、機械学習を設定します。
2.機械学習を用いたシステムの構築・開発
機械学習の開発は、通常3つのステップで行われます。
1.プロトタイプ開発
プロトタイプ（試作品）を作成することで、実際に使うイメージがチーム全体で共有できます。
プロトタイプ開発では時間を短縮するために、フレームワークやライブラリが利用されます。
- ・フレームワーク…アプリケーションの設計構造のテンプレート
- ・ライブラリ…プログラムのコードが集められたファイル
2.PoC
PoCとはProof of Conceptの略で「コンセプトの検証」という意味で、プロトタイプが実用可能なものかどうかを検証するプロセスです。
3.開発
PoCが終了したら、プロトタイプをベースに本格的な開発に着手します。
MLエンジニアはアルゴリズムを調整しながら精度検証を繰り返しおこない、精度検証が終了したら、AIシステムを実装します。
3.機械学習を用いたシステムの保守・運用
機械学習システム開発後の保守・運用を担うのも、MLエンジニアの役目です。
機械学習を用いたシステムは、開発時と現場環境が変わるなどの理由で、精度の劣化が生じる場合があります。
そのためMLエンジニアは定期的にモニタリングし、必要に応じて再学習を行います。
MLエンジニアに求められるスキル
MLエンジニアにはどのようなスキルが求められるのかを紹介します。
プログラミングの知識
MLエンジニアにとってプログラミングの知識は必須です。
特に、機械学習でよく使われるPythonは必須といえるでしょう。
また、Pythonのほか、C、C++やJavaなども必要になる場合があります。
数学及び統計学の知識
機械学習で用いられるアルゴリズムを理解するには、微分積分や線形代数の知識が必要になります。
そのほかにも確率論や統計学などの知識も必要です。
データ操作やデータベースの知識
MLエンジニアは大量のデータを扱い、処理する必要があります。
そのためデータモデリングや必要なデータを抽出するスキルなどが必要です。
SQLなどのプログラミング言語を習得することで、データベースの運用が可能になります。
機械学習ライブラリやフレームワークの知識
機械学習モデルの開発では、時間や労力を省くためにライブラリやフレームワークが活用されます。
機械学習で多く用いられているPythonには、機械学習ライブラリやフレームワークが数多く公開されています。
MLエンジニアは、開発コストを下げるために目的や用途に合わせて適切なライブラリやフレームワークを利用する知識が必要です。
クラウドについての知識
開発したAIシステムをクラウド上で展開することも多いため、AWSやMicrosoft Azureなどのクラウド連携の知識があれば役に立ちます。
MLエンジニアに役立つ資格
MLエンジニアを志望するなら持っておきたい資格は以下の資格です。
- ・G（ジェネラリスト）検定
日本ディープラーニング協会が実施している、ディープラーニングに関連する知識を有しているかどうかを測るための検定試験です。
基礎的な知識を問うG検定に対し、専門性を問うE（エンジニア）資格も用意されています。
- ・Python 3 エンジニア認定試験
Python 3 エンジニア認定試験はPythonエンジニア育成推進協会が行っている民間資格です。
Pythonの基礎的な文法の理解度を問う試験です。
- ・データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は情報処理推進機構が実施する、データベースの設計監理者や管理責任者を対象とした情報処理技術者試験の1つです。
MLエンジニアのキャリアパスと将来性
MLエンジニアの概要を理解したところで、ここからは想定できるキャリアパスと将来性について確認しておきます。
MLエンジニアのキャリアパス
MLエンジニアの中には、MLエンジニアとしてスタートを切る人ばかりではありません。
中にはプログラマーやシステムエンジニアとしてシステム開発に参画して、キャリアをスタートした人もいます。
設計や開発で、知識とスキルを磨き、後にMLエンジニアに進むキャリアパスをたどる人も少なくありません。
MLエンジニアとして活躍し、機械学習の分野を極める人もいますが、プロジェクト全体を指揮するプロジェクトマネージャーに転身する人もいます。
また、より上流工程である情報戦略の策定に関わる人や経営に参画する人、独立して新しいビジネスを開拓する人などもいるでしょう。
他にはITコンサルタントとして企業のIT化推進の手助けをする人など、さまざまなルートが開かれています。
MLエンジニアはなくなる？将来性は？
2019年に経済産業省が発表した「IT人材育成の状況等について」によると、以下のデータが明らかになっています。
- ・IT需要の増大に対して人材の補充が追いついておらず、今後大きく不足することが予測されている
- ・特にAIやIoT、ビッグデータなどの先端IT人材の不足は顕著
今からでも機械学習についての知識とスキルを身につけることは、今後のキャリア形成を考える上でも大きなプラスになっていくでしょう。
MLエンジニアの年収
MLエンジニアの年収は、ITエンジニアの中でも比較的高く、平均年収は630万円前後、高額報酬では4,000万円が提示されるケースもあります。
専門的な知識・スキルを磨くことで、1,000万円以上の年収を得られるのが機械学習やAI開発の分野です。
MLエンジニアになるには
MLエンジニアになるには、主に4つの方法があります。
- ・新卒採用を目指す
- ・プログラミングスクールで学ぶ
- ・システムエンジニアからの転職を目指す
- ・インターンなどで現場経験を積む
MLエンジニアになる方法①：新卒採用を目指す
大学、または大学院で機械学習やプログラミングを専門的に学んだ後に、新卒でMLエンジニアに採用されるというルートがあります。
難易度は高いですが、情報収集を行い専門のイベントなどに参加しながら、機会に備えて準備してください。
他分野の専攻であっても、機械学習や統計学について専門的な知識を持ち、資格などを取得すれば、就職の大きな強みとなるでしょう。
MLエンジニアになる方法②：プログラミングスクールで学ぶ
大学の専門が情報科学系でない方やMLエンジニアを志望するのが遅いなどの理由から、MLエンジニアを諦める必要はありません。
機械学習の知識やスキルは、プログラミングスクールで学べるからです。
プログラミングスクールは、より実務に直結した学習ができる場合もあります。
MLエンジニアになる方法③：システムエンジニアからの転身・転職を目指す
キャリアパスのところで紹介したように、後にMLエンジニアとして転身・転職を目指すやり方もあります。
まずシステムエンジニアとして就職し、システム開発やデータベース開発を経験した後に目指すとよいでしょう。
MLエンジニアになる方法④：インターンなどで経験を積む
インターンなどを通して現場に触れ、早くから実務に慣れることも良策です。
インターン先を探す場合は、「TECHOFFER」などの逆オファー型就活サイトを活用するとよいでしょう。
例えばTECHOFFERの場合は、自身の専攻や研究分野、志望業界や職種などのプロフィールを登録するだけで無料での利用が可能です。
企業は登録されている学生のプロフィールを閲覧し、求める人材にオファーする仕組みです。登録時にMLエンジニアを目指していることを広く伝えることで、興味を持った企業からオファーが届きます。
インターンや説明会のオファーはもちろん、面接参加のオファーがあることもおすすめする理由のひとつです。TECHOFFERを活用すれば効率的に就活を進められ、同時並行でインターン参加をすることも可能です。気になる企業の現場に触れ、実務になれることで自身の能力を着実に高めることができるでしょう。
▼あなたに合った企業の情報が届く▼
TECH OFFERで優良オファーを受け取る
まとめ
画像認識や音声認識、未来予測など、AIが活用される場面は今後、ますます増えていくでしょう。
それとともに、機械学習のスペシャリストであるMLエンジニアの需要がさらに高くなっていくことが予測されます。
MLエンジニアは機械学習におけるアルゴリズムを選択し、データを用意し、学習と精度検証を繰り返します。
そしてAIをシステムに実装し、運用を行います。
MLエンジニアは高いスキルと知識が求められますが、年収もIT業界の中では高く、今後の将来性も高い職業だといえるでしょう。
新卒でMLエンジニアに採用されるのは決して簡単ではありませんが、知識やスキルを身につけ情報収集を行ってください。
また、システムエンジニアなどで採用され、実務経験を積みながら勉強を続けるという方法もあります。
